from ultralytics.data.annotator import auto_annotate

auto_annotate(data=r"E:\2025-03-20_17_16_09_white",
              det_model=r"C:\Users\Caibin\Desktop\ultralytics\ultralytics\runs\train\v8n-rescue18\weights\best.pt",
              sam_model=r"sam2_l.pt",
              # conf=0.5,
              # classes=[0,1,4,7]
              )

'''
论据	类型	默认值	说明
data	str	所需	包含标注或分割目标图像的目录路径。
det_model	str	'yolo11x.pt'	YOLO 检测模型路径进行初始物体检测。
sam_model	str	'sam2_b.pt'	SAM2 分段模型路径（支持 t/s/b/l 变体和SAM2.1）和 mobile_sam 模型。
device	str	''	计算设备（例如，"cuda:0"、"cpu"或""，用于自动设备检测）。
conf	float	0.25	YOLO 检测可信度阈值，用于过滤弱检测。
iou	float	0.45	用于过滤重叠方框的非最大抑制 IoU 阈值。
imgsz	int	640	用于调整图像大小的输入尺寸（必须是 32 的倍数）。
max_det	int	300	每个图像的最大检测次数，以提高内存效率。
classes	list[int]	None	要检测的类索引列表（如 [0, 1] 人和自行车）。
output_dir	str	None	注释的保存目录（默认为相对于数据路径的"./labels"）。
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